慈利气象专题报告：前期降雨量概况及近期强
农作物受灾情况报告
农作物受灾情况报告农作物受灾情况报告今年7月3日至4日，安化全县普降暴雨。
17个乡镇降雨量达100mm以上，其中5个乡镇降雨量达到200mm以上，其余乡镇均达50mm以上，仙溪镇24小时最大降雨量达293mm。
受强降雨影响，资江干支流水位暴涨，洪水泛滥。
导致全县农作物和农业生产设施受灾严重。
据初步调查，全县农业直接经济损失约亿元。
其中水稻、茶叶、蔬菜、水果、中药材等作物受灾20736公顷，成灾面积达10113公顷，绝收面积近4947公顷，损毁耕地4370公顷。
一、受灾情况(一)粮食作物。
全县粮食作物普遍受灾。
水稻受灾面积万亩，成灾面积万亩，绝收面积万亩。
其中烟溪镇、仙溪镇、滔溪镇近40%的稻田被淹,东坪镇种田大户谌五科受灾500亩、成灾300亩、绝收120亩。
(二)蔬菜生产基地和设施。
全县菜地面积8万亩,因大都集中在较为平整的低洼谷地，此次受灾尤为严重。
特别是蔬菜基地最为集中的东坪、龙塘、小淹、梅城等乡镇，涝情严重。
经初步统计：全县蔬菜受灾面积共万亩，成灾面积万亩，绝收面积万亩，直接经济损失4000万元。
(三)经济作物。
1.茶叶。
全县万亩茶园，受灾万亩，成灾万亩，绝收面积万亩。
龙塘乡家乐村茶场35亩茶园因山体滑坡，全部损毁，无法修复;华莱生物江南镇100多亩育苗基地全部损毁。
2.水果。
因柑桔等主要水果多种植在山坡高地，除少数由于塌方和滑坡受损外，影响较小。
种植在稻田等低洼处的葡萄、草莓及还有部份桃、李、梨灾损较大。
经统计，受灾面积共万亩，成灾面积万亩，绝收面积万亩，直接经济损失6800万元。
江南镇喜寒葡萄园50亩基地全部积水，葡萄架几乎没顶。
全县西瓜、甜瓜受灾面积万亩，成灾面积万亩，绝收面积万亩，直接经济损失2700万元。
3.中药材。
我县中药材面积万亩。
洪灾导致万亩厚朴、黄柏、杜仲受灾，绝收面积万亩。
(四)农业基础设施。
在此次洪灾中共冲毁河堤、田坎及灌溉渠道4000余处，造成渠道淤积、毁损5万多米。
湖南一次雨雪天气降水相变的环境条件与双偏振雷达特征分析
湖南一次雨雪天气降水相变的环境条件与双偏振雷达特征分析湖南一次雨雪天气降水相变的环境条件与双偏振雷达特征分析一、引言湖南地处中国中南部，气候类型属于亚热带季风气候。
该地区的冬季常常伴随着雨雪天气，而雨雪的形成与气候条件息息相关。
本文旨在通过对湖南一次雨雪天气的降水相变现象进行分析，探究其中的环境条件，并利用双偏振雷达技术对雨雪相变进行特征分析，以期更好地理解雨雪天气的形成机制。
二、湖南雨雪天气的环境条件分析湖南地处亚热带季风气候区，冬季气温较低，气候湿润。
在冬季，湖南地区常常受到冷空气和暖湿气流的相互作用影响，形成了典型的雨雪天气。
主要的环境条件如下：1. 温度条件：湖南冬季的气温较低，符合雨雪相变的基本前提。
在较冷的地表温度下，降水中的水分会在空气中逐渐凝结形成固态的冰晶。
2. 湿度条件：冬季湖南空气湿度较高，有利于降水的形成。
当冷空气和暖湿气流相互作用时，空气中的水蒸汽会充分饱和，促进降水发生。
3. 上升运动：强冷空气和暖湿气流的相互作用通常会引发气象系统的上升运动。
上升运动使得空气中的水蒸汽更容易凝结成水滴或冰晶，从而促进了降水的发生。
三、双偏振雷达的特征分析双偏振雷达作为一种先进的气象探测工具，可以提供丰富的信息以进行大气降水的精细分析。
在湖南的雨雪天气中，双偏振雷达可以提供以下特征分析：1. 降水类型识别：双偏振雷达可以通过分析降水颗粒的反射信号，识别出降水的类型。
比如，当降水中的水滴较小且较多时，说明大气中存在较强的雨水成分；而当降水中的颗粒较大、分布较松散时，则意味着存在冰雹或雪花。
2. 相变过程追踪：双偏振雷达还可以追踪降水的相变过程。
在雨雪相变期间，可以观察到雷达回波的特征发生变化。
一般来说，开始阶段，回波呈现出一定的纵向结构，代表着冷凝过程；随着温度的继续下降，回波逐渐减弱，形成一个较弱的反射信号。
3. 降水强度评估：通过分析双偏振雷达接收到的微波信号的强度，可以对降水的强度进行评估。
闽侯县短时强降水特征及其预报指标研究
第14卷 第1期2024年1月农 业 灾 害 研 究Journal of Agricultural CatastrophologyVol. 14 No. 1 Jan. 2024闽侯县短时强降水特征及其预报指标研究陈偌怡1，张美花2，曹茜21.闽侯县预警信息发布中心，福建闽侯 350100；2.闽侯县气象局，福建闽侯 350100摘 要：采用闽侯地区2013—2022年17个自动站(含高新区)的逐时降水资料及ERA5再分析资料，对闽侯地区1 h≥ 30 mm短时强降水的时空分布特征和预报变量进行分析，结果表明：(1)闽侯短时强降水次数最多的月份为6—9月，主峰值在9月，次峰值在6月；短时强降水主要集中在14:00~19:00，17:00为峰值；(2)闽侯南部片区短时强降水年平均次数最多，中部片区最少；(3)850、925 hPa比湿及K指数与降水强度呈正相关，CAPE对对流性降水有指示意义，对于台风系统影响降水的指示性不强。
关键词：短时强降水；时空分布；物理量特征中图分类号：P426.6 文献标志码：B 文章编号：2095–3305(2024)01–0158-03短时强降水是指短时间内降水强度大，降水量达到或超过某一量值的天气现象，其特点是局地性强、雨强大，会引发泥石流、山体滑坡等次生灾害。
如今各行各业对降水的预报预警需求日渐增长，而对于强降水落区及时效预报一直是预报服务的难点及重点[1-3]。
现已有不少对极端降水的研究，伍红雨等[4]研究了广东地区极端降水特征；王囝囝[5]等分析了大连地区短时强降水天气特征，并根据特征将短时降水分为4种类型分别总结强降水发生前的环境物理量参数特征。
但目前对县级短时强降水的研究还较少，而短时强降水基本较分散，经常是局地性的短时强降水会造成灾害发生[6]。
闽侯地区夏季强降水多发，降水强度大、局地性明显且空间分布不均，闽侯北部多为山区，是地质灾害频发区，短时强降水易引发泥石流、山体滑坡。
慈利抗旱工作总结汇报
慈利抗旱工作总结汇报慈利抗旱工作总结汇报尊敬的领导、各位同事：大家好！我是xxx，接下来我将为大家汇报慈利抗旱工作的总结。
此次工作是一项繁重而紧迫的任务，为了应对来势汹汹的旱情，我们积极组织、迅速行动，取得了一定的成绩。
一、形势分析近年来，慈利地区持续遭受旱情的困扰，受灾范围广泛，影响面大。
面对干旱少雨的情况，我们深入调研、科学分析，找准问题所在，为抗旱工作制定了明确的目标和方向。
二、组织领导针对抗旱工作的紧迫性和重要性，我们成立了抗旱工作领导小组，明确了各岗位的职责和任务，并制定了详细的工作计划和工作流程。
三、宣传动员我们采取多种形式进行宣传动员工作，通过广播、电视、报纸等传媒宣传，提高群众对抗旱工作的重视程度，进一步增强了广大群众的抗旱意识。
四、节水意识培养为了提高居民和单位的节水意识，我们开展了一系列的宣传教育活动，举办了水资源利用和节水技术的培训班，提供了一些节水设备和工具，通过技术手段和实用方法，帮助大家理性用水，提高了用水效率。
五、水源调配为确保慈利地区的供水安全，我们积极调配各类水源，合理规划水资源的利用。
加大了对水库、水井和水泵的巡查力度，及时发现和处理水源问题，确保供水畅通。
六、灌排管理为了保护农田的水资源和旱情下的生态环境，我们采取了一系列的灌排管理措施。
成立了农田水利管理小组，加强对农田的巡查和监测，指导农民科学浇灌，合理利用水资源，以提高农田的抗旱能力。
七、物资调配在抗旱工作中，我们积极组织各类抗旱物资的调配和供应，包括饮用水、健康护理品等。
保证了广大群众的基本生活需求，提高了抗旱工作的效果。
八、创新科技在抗旱工作中，我们注重创新科技手段的应用。
建立了抗旱信息平台，实时了解旱情分布和发展态势，为抗旱决策提供科学依据。
同时，开展了抗旱技术培训，推广了一些抗旱节水的科技成果。
九、成果与不足通过我们的努力，慈利地区在今年的抗旱工作中取得了一定的成果。
供水安全得到了保障，农田得到了科学灌溉。
慈利抗旱工作总结汇报材料
慈利抗旱工作总结汇报材料慈利抗旱工作总结汇报材料尊敬的领导、各位同事：大家好！我是慈利县抗旱工作组组长，今天我向大家汇报一下我们近期的抗旱工作情况。
今年以来，慈利县面临着严峻的抗旱形势。
在干旱的天气和缺水的环境下，我们抗旱工作组积极调动各方力量，采取一系列措施，全力保障了慈利县的抗旱工作。
首先，我们高度重视了抗旱的前期预警工作。
通过与气象部门的密切合作，我们从早期便获得了干旱的预警信息，并及时向各级政府和相关单位进行通报和协调。
目前，慈利县已建立起了一套完善的抗旱预警系统，能够及时发现和应对干旱风险。
其次，我们在抗旱工作中加大了人力资源的投入。
通过成立专门的抗旱工作组，我们将各相关单位的人员调配到一起，形成了一个高效的工作团队。
在抗旱期间，我们每天都进行抗旱工作例会，及时研究工作方案和解决问题，确保了抗旱工作的连贯性和高效性。
第三，我们充分发挥了各级政府的领导作用。
县委、县政府高度重视抗旱工作，成立了县抗旱指挥部，制定了抗旱工作方案，并确保各级政府协调配合。
同时，我们也积极与上级政府进行沟通，争取了大量的抗旱经费和物资支持。
第四，我们采取了一系列有效的抗旱措施。
为了解决缺水问题，我们修建了多个水库和水井，为农田提供了充足的水源；我们采取了节水措施，推广了滴灌和喷灌技术，减少了水的浪费；我们还加强了农田管理，推广了抗旱作物和防旱措施，提高了农田的抗旱能力。
最后，我们注重了抗旱知识的宣传和培训工作。
我们通过组织抗旱宣传活动、发放宣传资料和组织培训班的方式，提高了广大农民的抗旱意识和应对能力。
同时，我们也与农民建立了良好的沟通渠道，及时了解他们的需求和问题，为他们提供帮助和支持。
总的来说，慈利县今年的抗旱工作取得了一定的成果。
虽然干旱的局势仍然严峻，但我们通过全力以赴的努力，最大限度地减少了抗旱给慈利县带来的损失。
同时，我们也意识到我们还有很多不足之处，比如抗旱设施的建设仍然不够完善，抗旱技术的推广还需要进一步加大力度等。
娄底市一次冰雹天气过程分析
Journal of Agricultural Catastrophology 2023, Vol.13 No.6娄底市一次冰雹天气过程分析张寒嫣，肖诗尧，马 琴，邓 梅，李志斌，陈铁军，杨 婷湖南省娄底市气象局，湖南娄底 417000摘要 根据常规气象观测资料、FY-4A卫星资料、风云地球资料及雷达资料等，分析了2022年7月28日娄底市北部一次冰雹天气。
结果表明：此次冰雹天气过程发生在上干冷、下暖湿的较强不稳定环境，前期地面增温累积了热力不稳定能量，地面辐合线等触发了中小尺度系统的发生发展。
强回波悬垂、三体散射、VIL异常高值等都是出现冰雹天气时的典型特征；在分析冰雹的常规气象资料的基础上，利用WBZ层高度和风云地球卫星等新型资料追踪冰雹天气发生的潜势与发展，对预判冰雹的强度和落区具有较好的指示作用。
关键词 冰雹；中尺度分析；强对流天气中图分类号：P458.1 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)06–0076-03冰雹是强对流天气之一，具有发展尺度小、持续时间短、局地性强、强度大、破坏性强等特点。
近年来，气象工作者对冰雹等强对流天气颇有研究。
唐佳等[1]对湖南一次大范围强对流天气过程分析得出，在雷达产品上冰雹发生时具有典型的三体散射特征。
汤兴芝等[2]通过研究得出强冰雹产生在上干冷、下暖湿、低空辐合、高空辐散的环流背景下，地面中尺度辐合和“喇叭口”的有利地形，给冷锋前暖区对流性天气提供了触发机制。
陆飞等[3]对江苏中南部一次强冰雹过程进行分析，指出在盛夏副高西南侧暖湿不稳定气流的作用下，获得的不稳定能量最多，冰雹的范围和强度最大。
周长青等[4]指出在强对流天气发生潜势已具备的条件下，针对冰雹天气，应重点关注大于60 dBz强回波垂直扩展的高度、三体散射、VIL高值区的持续维持等。
覃皓等[5]对广西一次大范围冰雹天气分析指出对流云团呈“长椭圆”形，具有发生区域性冰雹天气的典型特征。
降水预报-观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验
ＤＯＩ：１０．１３８７８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｎｕｉｓｔ．２０２１．０２．０１４陈翔翔１㊀郭达烽１降水预报⁃观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验摘要为提高数值预报降水预报的准确率，本文利用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报（ＥＣＭＷＦ）降水预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水资料进行概率匹配，选取Ｇａｍｍａ累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率，通过在２０１７年江西省一次降水集中期的应用试验，得到以下结论：基于ＥＣＭＷＦ的降水预报⁃观测概率匹配动态订正法由于把最新的预报与实况结果带入概率匹配中，并根据近期模式预报调整及误差不断自动更新各量级降水修正值，可实时动态订正模式降水预报；检验发现ＥＣＭＷＦ模式降水产品对于２４ｈ内１２ｈ间隔的１０ｍｍ及以下量级的预报普遍偏大，２５ｍｍ及以上量级的预报普遍偏小，在江西区域九江沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况㊁预报效果较好．本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的ＴＳ评分㊁降低暴雨的漏报率且提升其命中率，但对大雨及部分中雨的订正效果不佳，在实践中应权衡利弊使用．关键词降水预报；概率匹配；动态订正中图分类号Ｐ５４７ ６文献标志码Ａ收稿日期２０１８⁃１１⁃２０资助项目２０１７年度江西省气象局面上项目作者简介陈翔翔，女，硕士，高级工程师，从事中短期天气预报研究．ｃｈｅｎｘｉａｎｇｘｉａｎｇ６６６＠１６３．ｃｏｍ郭达烽（通信作者），男，正高级工程师，主要从事天气预报研究．３８０４２４０４５＠ｑｑ．ｃｏｍ１江西省气象台，南昌，３３０００００㊀引言㊀㊀江西地处我国长江流域，属亚热带季风气候区，每年汛期（３ ７月）是江西暴雨㊁强对流天气多发期，尤其是连续多日的暴雨形成的降水集中期，能引发洪涝和泥石流等自然灾害，严重威胁着人民的生命和财产安全．为此，提高降水预报水平是气象预报任务中的重中之重．数值预报技术的快速发展为降水的精细化预报提供了良好的基础，目前天气预报员常用的提高预报准确率的途径，是不断对数值预报产品进行效果检验评估，从多种模式的降水产品中选择性能最稳定的，并在检验的基础上运用多种方法开展解释应用［１⁃６］．李勇［７］㊁张宏芳等［８］通过预报能力的对比分析得出欧洲中期天气预报中心（Ｅｕ⁃ｒｏｐｅａｎＣｅｎｔｒｅｆｏｒＭｅｄｉｕｍ⁃ＲａｎｇｅＷｅａｔｈｅｒＦｏｒｅｃａｓｔｓ，ＥＣＭＷＦ）高分辨率数值预报总体较优．陆如华等［９］㊁赵声蓉等［１０］和刘还珠等［１１］分别采用卡尔曼滤波法㊁神经元网络等统计方法对数值预报产品进行解释应用研究；刘琳等［１２］通过集合预报降水资料的累积概率分布，建立了极端强降水天气的预报指数；吴木贵等［１３］利用交叉熵神经网络方法建立了闽北大雨以上降水预报系统，并指出这是一种适合小概率事件预报的方法．这些技术方法在一定程度上提高了模式降水产品质量，但这些释用技术仍存在许多不足．周迪等［１４］㊁李俊等［１５］通过 概率匹配 （或 频率匹配 ）降水预报订正法对降水过程取得了较好订正效果．鉴于 概率匹配 法能较好地利用观测资料对模式产品进行订正，因而受到预报业务单位的重视和应用．但是，李俊等［１５］使用的 概率匹配 降水订正法是把指定区域内所有格（站）点作为同一资料序列进行统计分析，由于区域内地理位置和地形的差异可导致气候背景不同，如果区域内所有格（站）点降水预报订正模型采用相同的值，会导致订正结果不够精细．为探索和建立更为精细的不同站点㊁不同降水等级的 预报⁃观测概率匹配 订正方法，本研究结合智能网格预报业务应用，在充分考虑不同站点气候特征差异，开展产品检验效果分析的基础上，对相对稳定且效果较优的ＥＣＭＷＦ高分辨降水模式产品和历史观测资料，引入累积概率分布函数，针对不同等级降水预报，逐站建立订正模型，尤其对是否发生暴雨及其以上降水进行重点分析，并根据数值预报的调整不断更㊀㊀㊀㊀新订正模型，在此基础上开展订正预报试验和效果检验评估，以期通过该动态订正法实现对ＥＣＭＷＦ模式降水产品的解释应用，有效提高降水分级预报，尤其是暴雨预报质量，为汛期防灾减灾提供更好的保障服务．１㊀资料与方法１ １㊀资料的选取降水观测资料采用江西省气象信息中心提供的包含江西省９１个地面气象观测站（站点分布见图１）８ ２０时和２０时 次日８时的１２ｈ间隔降水资料，模式预报降水产品选取ＥＣＭＷＦ高分辨率数值预报降水预报产品（空间分辨率为０ １２５ʎˑ０ １２５ʎ），选取２０１７年６月１９ ２７日每日２次的１２ｈ间隔降水格点预报资料，检验的预报时效为０ ７２ｈ，选取离观测点最近的格点值与观测点实况进行对比并评分．１ ２㊀方法简介预报⁃观测概率匹配订正法 是近年来逐渐流行的一种模式释用订正方法，多用于模式降水产品的预报订正，其原理如图２［１４，１６］所示．不同量级的降水均能在实况观测的降水累积概率分布曲线（实线）上找到对应的累积概率值，这个值在０ １范围内．将已找到的实况对应的累积概率值反射到模式预报的降水累积概率分布曲线（点虚线）上，亦可在横轴中找到对应的降水量值，即不同量级降水的模式预报修正值［１４，１６］．这种降水累积概率分布是非正态的，赵琳娜等［１７］㊁梁莉等［１８］以及国内外较多研究［１９⁃２３］发现，使用Ｇａｍｍａ拟合观测与预报的降水累积概率分布可取得良好效果，因此，选取Ｇａｍｍａ累积概率分布函数用于拟合预报与实况观测的降水累积概率．目前，我国各级气象台的定量降水预报，一般为０８：００㊁２０：００（北京时，下同）起报的１２ｈ间隔降水预报（８ ２０时和２０时 次日８时），并且以１２ｈ间隔进行预报检验评分．预报检验评分时，以０ ０㊁１０ ０㊁２５ ０和５０ ０ｍｍ等将１２ｈ降水量划分为多种等级．为了更好地分析订正效果，本文也按照１２ｈ间隔对ＥＣＭＷＦ模式的降水预报进行订正与检验，并以１２ｈ降水量１ ０㊁１０ ０㊁２５ ０和５０ ０ｍｍ的降水量级划分各等级．基于ＥＣＭＷＦ的降水预报⁃观测概率匹配动态订正法是基于 预报⁃观测概率匹配订正法 的一种动态实践，这里把最新㊁实时的预报与实况结果带入概率匹配中，本文用预报时前１００ｄ共２００个起报时间的ＥＣＭＷＦ１２ｈ间隔降水预报资料与实况观测资料进行概率匹配，并在业务中不断更新各量级降水修正值，这可以一定程度订正近期模式预报误差，实时调节降水订正效果．目前预报业务中常用的预报效果检验指标有风险评分（ＴｈｒｅａｔＳｃｏｒｅ，ＴＳ，其量值记为ＳＴ）㊁命中率（ＰｅｒｃｅｎｔｏｆＤｏｏｍ，ＰｏＤ，其量值记为ＰｏＤ）㊁空报率（ＦａｌｓｅＡｌａｒｍＲａｔｅ，ＦＡＲ，其量值记为ＲＦＡ）和漏报率（ＰｅｒｃｅｎｔｏｆＯｍｉｓｓｉｏｎ，ＰＯ，其量值记为ＰＯ）等．设定ＮＡ为预报正确站数，ＮＢ为预报错误站数，ＮＣ为漏报站数，各指标计算公式如下：ＳＴ＝ＮＡＮＡ＋ＮＢ＋ＮＣˑ１００％，（１）ＰｏＤ＝ＮＡＮＡ＋ＮＣˑ１００％，（２）ＲＦＡ＝ＮＢＮＡ＋ＮＢˑ１００％，（３）ＰＯ＝ＮＣＮ＋Ｎˑ１００％．（４）图１㊀江西省国家地面气象观测站分布Ｆｉｇ １㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆｎａｔｉｏｎａｌｓｕｒｆａｃｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｏｂｓｅｒｖａｔｏｒｙｉｎＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ２㊀概率匹配动态订正法在江西省汛期降水集中期的应用分析２ １㊀２０１７年６月下旬江西降水集中期概况受高空低槽㊁中低层切变线和西南急流的共同４３２陈翔翔，等．降水预报⁃观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验．㊀ＣＨＥＮＸｉａｎｇｘｉａｎｇ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｏｒｅｃａｓｔ⁃ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｉｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｃｏｒｒｅｒｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｏｆＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ．图２㊀各等级降水的预报⁃观测概率匹配订正法示意图［１４，１６］Ｆｉｇ ２㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｅｎｓｅｍｂｌｅｆｏｒｅｃａｓｔ⁃ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄ［１４，１６］影响，２０１７年６月２０日 ７月２日江西省出现了一次降水集中期，期间省内暴雨频繁发生．江西省９１个国家基本观测站中出现１０站及以上日雨量超５０ｍｍ的过程称为一次区域性暴雨过程，将江西省持续出现３ｄ及以上的区域性暴雨过程定义为持续性区域暴雨过程．在此次降水集中期内，就出现了一次持续性区域暴雨过程，２０１７年６月２１ ２６日江西省出现了长达５ｄ的持续性区域暴雨过程（表１），主要发生区域为赣北地区，其中，６月２５日有１９个暴雨㊁１３个大暴雨和１个特大暴雨站，持续的暴雨过程为江西省尤其是赣北人民的生产生活带来了严重的威胁．在降水集中期后半段，雨带先南移，后北抬，新的降水落区订正方法的应用与检验迫在眉睫．表１㊀２０１７年６月２１ ２５日江西省每日暴雨站数及位置（２０ ２０时）Ｔａｂｌｅ１㊀ＮｕｍｂｅｒａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｄａｉｌｙｒａｉｎｓｔｏｒｍｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ２１ｔｏ２５Ｊｕｎｅ，２０１７（２０：００－２０：００）２１日２２日２３日２４日２５日站数１４１１１３１６３３落区赣北㊁赣中赣东北赣北赣北赣北２ ２㊀江西省各站点降水等级预报订正值分布特征６月２５日江西暴雨站数最多，现选取前一日即６月２４日（试验第６天）为代表，分析江西省所有站的各降水量级修正值．图３㊁图４分别是２０１７年６月２４日０ １２ｈ预报时效和１２ ２４ｈ预报时效的各量级降水的降水订正值，可发现：对于１２ｈ间隔的小雨量级降水（１ ０ｍｍ），ＥＣＭＷＦ０ １２ｈ和１２ ２４ｈ预报时效的降水预报得普遍偏大（图３ａ，图４ａ），应往小修正．尤其是赣北南部及以南地区，ＥＣＭＷＦ预报２ ３ｍｍ时往往可以修正为１ｍｍ，而九江市的１ｍｍ小雨预报得较为接近实况．对于１２ｈ间隔的中雨量级降水（１０ｍｍ），除九江市西南部㊁宜春市局部预报偏小外，全省大部分地区预报偏大，尤其是南昌㊁鹰潭㊁抚州三市和吉安㊁赣州两市部分地区，并且１２ ２４ｈ预报时效的中雨比０ １２ｈ预报时效预报得更偏大，应往小修正（图３ｂ㊁图４ｂ）．而对于大量级降水，ＥＣＭＷＦ预报偏小的区域逐渐增多：０ １２ｈ和１２ ２４ｈ预报时效的１２ｈ２５ｍｍ降水预报分别有７０ ３％和５７ １％的站数预报偏小（图３ｃ，图４ｃ），需要往大修正；０ １２ｈ和１２ ２４ｈ预报时效的１２ｈ间隔的５０ｍｍ的暴雨量级降水预报分别有９３ ４％和７８％的站数预报偏小（图３ｄ，图４ｄ），其中，萍乡㊁宜春两市市区站点和赣州市西部０ １２ｈ和１２ ２４ｈ预报时效暴雨修正值均不足４０ｍｍ．综上，总体来看，江西省２０１７年６月降水集中期ＥＣＭＷＦ的２４ｈ内１２ｈ间隔的１０ｍｍ及以下量级的降水预报普遍偏大，２５ｍｍ及以上量级的降水预报普遍偏小．但是，九江市沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况，预报效果较好．２ ３㊀修正前后各检验指标的变化２ ３ １㊀６个预报时次各指标平均值在试验期间（２０１７年６月１９—２７日）的日变化㊀㊀气象部门对降水预报效果的评判一般用ＴＳ评分㊁命中率（ＰｏＤ）㊁空报率（ＦＡＲ）和漏报率（ＰＯ）等指标．下面对ＥＣＭＷＦ的各量级降水预报进行动态修正后的各指标日变化进行对比，为了更好地展示总体预报效果，用的是全省９１站的平均值（图５ ８）．分析发现，在试验期间（２０１７年６月１９ ２７日），对于１２ｈ１ｍｍ和５０ｍｍ的降水等级，ＥＣＭＷＦ７２ｈ内的６个预报时效平均ＴＳ在修正后均有不同程度的提升（图５）．其中，在试验第７天（２０１７年７月２５日），１２ｈ１ｍｍ和５０ｍｍ等级的降水ＴＳ分别提升了０ ０２２和０ ０１５，而１０ｍｍ降水的ＴＳ提升不明显，对２５ｍｍ的降水更出现了修正后不如修正前的结果，可见，基于ＥＣＭＷＦ的降水预报⁃观测概率匹配动态订正法在实践中应权衡利弊使用，弱降水（１ｍｍ）和暴雨量级降水（５０ｍｍ）可多参考本降水预报订正法，有助于提升晴雨预报和灾害性降水的预报服务质量．预报业务中对于命中率㊁空报率和漏报率也能５３２学报（自然科学版），２０２１，１３（２）：２３３⁃２４１ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２１，１３（２）：２３３⁃２４１图３㊀２０１７年６月２４日（试验第６天）０ １２ｈ预报时效各量级降水的降水订正值（ｍｍ）Ｆｉｇ ３㊀Ｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｅｄｒａｉｎｆａｌｌｖａｌｕｅ（ｕｎｉｔ：ｍｍ）ｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｌｅｖｅｌｓｉｎｔｈｅ０－１２ｈｆｏｒｅｃａｓｔｔｉｍｅｏｎＪｕｎｅ２４，２０１７（ｔｈｅｓｉｘｔｈｄａｙｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）一定程度反映预报水平．大雨㊁暴雨量级降水的命中率在修正后有所提升（图６），可见本订正法可以根据近期预报与实况较好地调整降水中心强度；而小雨㊁中雨量级的降水的空报率在修正后有明显降低（图７）．这也是由于小雨和中雨的修正值比原值大，ＥＣＭＷＦ模式空报了部分小量级降水；大雨和暴雨的修正值比原值小，大雨㊁暴雨量级的降水的漏报率在修正后有明显提升（图８），说明ＥＣＭＷＦ模式对暴雨中心和量级的预报能力有待提升．对于防灾减灾而言，大量级降水的漏报能直接影响群众生命财产安全，降低大量级降水的漏报率并且提升其命中率十分重要．基于ＥＣＭＷＦ的降水预报⁃观测概率匹配动态订正法在本次试验中明显降低了大雨和暴雨的漏报率且提升了命中率，应用效果较好．２ ３ ２㊀试验期间不同预报时效修正后平均ＴＳ增幅一般而言，预报时效越短，预报效果越好：０ １２ｈ降水预报时效的预报效果比１２ ２４ｈ降水预报的预报效果更好，ＴＳ评分等检验评分越高，以此类推．因此，有必要从不同的预报时效着手，查看修正前后检验指标的变化．图９为不同预报时效在试验期间（共９ｄ）修正后平均ＴＳ增幅，可见，对于２４ｈ以内的降水预报，除了２５ｍｍ量级的降水预报ＴＳ评分修正后为负技巧（即修正后ＴＳ增幅＜０）外，其他量级的降水均为正技巧，其中，０ １２ｈ订正效果最好的为１ｍｍ的降水量级，增幅为０ ０２８，其次为１０ｍｍ的降水量级和５０ｍｍ的降水量级，ＴＳ平均增幅分别为０ ００６和６３２陈翔翔，等．降水预报⁃观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验．㊀ＣＨＥＮＸｉａｎｇｘｉａｎｇ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｏｒｅｃａｓｔ⁃ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｉｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｃｏｒｒｅｒｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｏｆＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ．图４㊀２０１７年６月２４日（试验第６天）１２ ２４ｈ预报时效各量级降水的降水订正值（ｍｍ）Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｅｄｒａｉｎｆａｌｌｖａｌｕｅ（ｕｎｉｔ：ｍｍ）ｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｌｅｖｅｌｓｉｎｔｈｅ１２－２４ｈｆｏｒｅｃａｓｔｔｉｍｅｏｎＪｕｎｅ２４，２０１７（ｔｈｅｓｉｘｔｈｄａｙ图５㊀江西省所有站点平均ＴＳ修正前后变化情况（７２ｈ内所有预报时效平均）（ｄ１ ｄ９分别代表试验第１天即２０１７年６月１９日至试验第９天即２０１７年６月２７日）Ｆｉｇ ５㊀ＴｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆａｖｅｒａｇｅＴＳｏｆａｌｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆｒｏｍ１９ｔｏ２７Ｊｕｎｅ，２０１７（ａｖｅｒａｇｅＴＳｏｆａｌｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｗｉｔｈｉｎ７２ｈｏｕｒｓ）７３２学报（自然科学版），２０２１，１３（２）：２３３⁃２４１ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２１，１３（２）：２３３⁃２４１图６㊀６个预报时次江西省所有站点平均命中率（ＰｏＤ）修正前后变化情况（ｄ１ ｄ９分别代表试验第１天即２０１７年６月１９日至试验第９天即２０１７年６月２７日）Ｆｉｇ ６㊀ＴｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆａｖｅｒａｇｅＰｏＤｏｆａｌｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆｒｏｍ１９ｔｏ２７Ｊｕｎｅ，２０１７（ａｖｅｒａｇｅＰｏＤｏｆａｌｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｗｉｔｈｉｎ７２ｈｏｕｒｓ）图７㊀６个预报时次江西省所有站点平均空报率（ＦＡＲ）修正前后变化情况（ｄ１ ｄ９分别代表试验第１天即２０１７年６月１９日至试验第９天即２０１７年６月２７日）Ｆｉｇ ７㊀ＴｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆａｖｅｒａｇｅＦＡＲｏｆａｌｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆｒｏｍ１９ｔｏ２７Ｊｕｎｅ，２０１７（ａｖｅｒａｇｅＦＡＲｏｆａｌｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｗｉｔｈｉｎ７２ｈｏｕｒｓ）０ ００４；１２ ２４ｈ订正效果最好的仍是１ｍｍ的降水量级，ＴＳ平均增幅为０ ０２３．此后，随着预报时效的不断延长，不同量级降水的订正效果均有不同程度的降低，但１和５０ｍｍ量级的降水预报订正效果一直维持正技巧，即对于小量级降水（晴雨）以及大量级降水（暴雨）的预报，基于ＥＣＭＷＦ的降水预报⁃观测概率匹配动态订正法有着良好的订正技巧．ＴＳ评分平均值修正后出现负技巧（２５ｍｍ量级的降水预报居多）的原因可能是：试验前期１００ｄ带入概率匹配的样本数太少，影响了订正结果的准确性，如果样本数太多，则会削弱对最近模式误差的订正效果．ＥＣＷＭＦ对本次试验降水落区预报不准，也能导致预报ＴＳ评分微弱提升甚至降低．８３２陈翔翔，等．降水预报⁃观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验．㊀ＣＨＥＮＸｉａｎｇｘｉａｎｇ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｏｒｅｃａｓｔ⁃ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｉｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｃｏｒｒｅｒｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｏｆＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ．图８㊀６个预报时次江西省所有站点平均漏报率（ＰＯ）修正前后变化情况（ｄ１ ｄ９分别代表试验第１天即２０１７年６月１９日至试验第９天即２０１７年６月２７日）Ｆｉｇ ８㊀ＴｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆａｖｅｒａｇｅＰＯｏｆａｌｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆｒｏｍ１９ｔｏ２７Ｊｕｎｅ，２０１７（ａｖｅｒａｇｅＰＯｏｆａｌｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｗｉｔｈｉｎ７２ｈｏｕｒｓ）图９㊀试验期间（共９ｄ）修正后平均ＴＳ增幅Ｆｉｇ ９㊀ＴｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆａｖｅｒａｇｅＴＳａｆｔｅｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ（９ｄ）３ 结论与讨论为提高数值预报降水预报的准确率，本文利用欧洲中心高分辨率数值预报（ＥＣＭＷＦ）每日２次的１２ｈ间隔降水格点预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水量进行概率匹配，选取Ｇａｍｍａ累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率，并在业务中根据近期（１００ｄ）模式预报调整及误差不断更新各量级降水修正值，通过在２０１７年６月底江西省一次降水集中期的应用试验，得到以下结论：１）江西省２０１７年６月降水集中期ＥＣＭＷＦ的２４ｈ内１２ｈ间隔的１０ｍｍ及以下量级的降水预报普遍偏大，２５ｍｍ及以上量级的降水预报普遍偏小；从江西区域分布来看，九江市沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况，预报效果较好．２）基于ＥＣＭＷＦ的降水预报⁃观测概率匹配动态订正法在实践中应权衡利弊使用：本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的ＴＳ评分㊁降低暴雨的漏报率且提升其命中率，但对大雨及部分中雨的订正效果不佳．对于防灾减灾而言，暴雨的漏报会直接威胁群众生命财产安全，降低暴雨的漏报率并提升其命中率十分重要，就此而言，本次降水预报订正试验获得了较好的效果．本文为数值预报产品的解释应用提供了一种方法，可以动态订正模式降水预报（尤其是致灾性暴雨）．但是，应用试验中大雨及部分中雨的预报的订正效果不佳，可能原因是：本文选择预报时前１００ｄ每天２次的预报与实况降水数据进行概率匹配，如果带入概率匹配相应降水量级的数据样本数太少，会使得本次试验不能很好拟合Ｇａｍｍａ概率分布函数，影响订正结果的准确性，如果样本数太多，则会削弱对最近模式误差的订正效果．ＥＣＷＭＦ对本次试验降水落区预报不准，也能导致预报ＴＳ评分微弱提升甚至降低．另外，本文采用的是Ｇａｍｍａ分布函数来拟合预报与观测的降水累积概率，在以后的工作中，亦可尝试采用其他分布函数（如ＧＥＶ㊁ＧＮＯ㊁ＧＬＯ㊁Ｋａｐｐａ等）来拟合，并比较其优劣．９３２学报（自然科学版），２０２１，１３（２）：２３３⁃２４１ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２１，１３（２）：２３３⁃２４１参考文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ［１］㊀潘留杰，张宏芳，朱伟军，等．ＥＣＭＷＦ模式对东北半球气象要素场预报能力的检验［Ｊ］．气候与环境研究，２０１３，１８（１）：１１２⁃１２３ＰＡＮＬｉｕｊｉｅ，ＺＨＡＮＧＨｏｎｇｆａｎｇ，ＺＨＵＷｅｉｊｕｎ，ｅｔａｌ．ＦｏｒｅｃａｓｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌｏｖｅｒｔｈｅｎｏｒｔｈｅａｓｔｈｅｍｉｓｐｈｅｒｅ［Ｊ］．ＣｌｉｍａｔｉｃａｎｄＥｎｖｉｒｏｎ⁃ｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１３，１８（１）：１１１⁃１２３［２］㊀陈海山，孙照渤．陆面模式ＣＬＳＭ的设计及性能检验Ⅱ：模式检验［Ｊ］．大气科学，２００５，２９（２）：２７２⁃２８２ＣＨＥＮＨａｉｓｈａｎ，ＳＵＮＺｈａｏｂｏ．ＤｅｓｉｇｎｏｆａＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＬａｎｄＳｕｒｆａｃｅＭｏｄｅｌａｎｄｉｔｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎｐａｒｔⅡ：ｍｏｄｅｌｖａｌ⁃ｉｄａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓ，２００５，２９（２）：２７２⁃２８２［３］㊀潘留杰，张宏芳，王建鹏．数值天气预报检验方法研究进展［Ｊ］．地球科学进展，２０１４，２９（３）：３２７⁃３３５ＰＡＮＬｉｕｊｉｅ，ＺＨＡＮＧＨｏｎｇｆａｎｇ，ＷＡＮＧＪｉａｎｐｅｎｇ．Ｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｎｕｍｅｒｉｃａｌｗｅａｔｈｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅ，２０１４，２９（３）：３２７⁃３３５［４］㊀张强，熊安元，张金艳，等．晴雨（雪）和气温预报评分方法的初步研究［Ｊ］．应用气象学报，２００９，２０（６）：６９２⁃６９８ＺＨＡＮＧＱｉａｎｇ，ＸＩＯＮＧＡｎｙｕａｎ，ＺＨＡＮＧＪｉｎｙａｎ，ｅｔａｌ．Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｓｃｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｏｕｄ⁃ｆｒｅｅｒａｉｎｆａｌｌ／ｓｎｏｗｆａｌｌａｎｄａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｏｒｅｃａｓｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，２００９，２０（６）：６９２⁃６９８［５］㊀刘建国，谢正辉，赵琳娜，等．基于ＴＵＧＧＥ多模式集合的２４小时气温ＢＭＡ概率预报［Ｊ］．大气科学，２０１３，３７（１）：４３⁃５３ＬＩＵＪｉａｎｇｕｏ，ＸＩＥＺｈｅｎｇｈｕｉ，ＺＨＡＯＬｉｎｎａ，ｅｔａｌ．ＢＭＡｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｆｏｒｔｈｅ２４⁃ｈＴＩＧＧＥｍｕｌｔｉ⁃ｍｏｄｅｌｅｎｓｅｍｂｌｅｆｏｒｅｃａｓｔｓｏｆｓｕｒｆａｃｅａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１３，３７（１）：４３⁃５３［６］㊀刘维，刘宇迪，赵世梅．二十面体网格和经纬网格全球模式在中国区域模拟效果对比［Ｊ］．南京信息工程大学学报（自然科学版），２０１６，８（２）：１４６⁃１５１ＬＩＵＷｅｉ，ＬＩＵＹｕｄｉ，ＺＨＡＯＳｈｉｍｅｉ．Ｇｌｏｂａｌｍｏｄｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｉｃｏｓａｈｅｄｒｏｎｓｐｈｅｒ⁃ｉｃａｌｍｅｓｈａｎｄｌａｔｉｔｕｄｅ⁃ｌｏｎｇｉｔｕｄｅｍｅｓｈｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１６，８（２）：１４６⁃１５１［７］㊀李勇．２００７年６ ８月Ｔ２１３与ＥＣＭＷＦ及日本模式中期预报性能检验［Ｊ］．气象，２００７，３３（１１）：９３⁃１００ＬＩＹｏｎｇ．Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅｄｉｕｍ⁃ｒａｎｇｅｆｏｒｅｃａｓｔｅｆｆｉ⁃ｃｉｅｎｃｙｏｆＴ２１３ａｎｄＥＣＭＷＦａｎｄＪＡＰＡＮｍｏｄｅｌｆｒｏｍＪｕｎｅｔｏＡｕｇｕｓｔ２００７［Ｊ］．ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｎｔｈｌｙ，２００７，３３（１１）：９３⁃１００［８］㊀张宏芳，潘留杰，杨新．ＥＣＭＷＦ㊁日本高分辨率模式降水预报能力的对比分析［Ｊ］．气象，２０１４，４０（４）：４２４⁃４３２ＺＨＡＮＧＨｏｎｇｆａｎｇ，ＰＡＮＬｉｕｊｉｅ，ＹＡＮＧＸｉｎ．ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓｏｆＥＣＭＷＦａｎｄＪａｐａｎｈｉｇｈ⁃ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．Ｍｅｔｅｏｒｏ⁃ｌｏｇｉｃａｌＭｏｎｔｈｌｙ，２０１４，４０（４）：４２４⁃４３２［９］㊀陆如华，何于班．卡尔曼滤波方法在天气预报中的应用［Ｊ］．气象，１９９４，９，２０（９）：４１⁃４６ＬＵＲｕｈｕａ，ＨＥＹｕｂａｎ．ＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｗｅａｔｈｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｓ［Ｊ］．ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｎｔｈｌｙ，１９９４，９，２０（９）：４１⁃４６［１０］㊀赵声蓉，曹晓钟．神经元网络的降水预报：暴雨落区预报实用方法［Ｍ］．北京：气象出版社，２０００：１３７⁃１３９ＺＨＡＯＳｈｅｎｒｏｎｇ，ＣＡＯＸｉａｏｚｈｏｎｇ．Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ：ｐｒａｃｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｒａｉｎｓｔｏｒｍａｒｅａ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｅｓｓ，２０００：１３７⁃１３９［１１］㊀刘还珠，赵声蓉，陆志善，等．国家气象中心气象要素的客观预报：ＭＯＳ系统［Ｊ］．应用气象学报，２００４，１５（２）：１８１⁃１９１ＬＩＵＨｕａｎｚｈｕ，ＺＨＡＯＳｈｅｎｒｏｎｇ，ＬＵＺｈｉｓｈａｎ．ｅｔａｌ．ＯｂｊｅｃｔｉｖｅｅｌｅｍｅｎｔｆｏｒｅｃａｓｔｓａｔＮＭＣ⁃ＭＯＳｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＱｕａｒｔｅｒｌｙＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２００４，１５（２）：１８１⁃１９１［１２］㊀刘琳，陈静，程龙，等．基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究［Ｊ］．气象学报，２０１３，７１（５）：８５４⁃８６６ＬＩＵＬｉｎ，ＣＨＥＮＪｉｎｇ，ＣＨＥＮＬｏｎｇ，ｅｔａｌ．Ｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｅｎ⁃ｓｅｍｂｌｅ⁃ｂａｓｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｏｆｅｘｔｒｅｍｅｌｙｈｅａｖｙｒａｉｎｆａｌｌｓｉｎＣｈｉ⁃ｎａ：ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｆｏｒＪｕｌｙ２０１１ｃａｓｅｓ［Ｊ］．ＡｃｔａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１３，７１（５）：８５３⁃８６６［１３］㊀吴木贵，江彩英，张信华，等．交叉熵神经网络及其在闽北大雨以上降水预报中的应用［Ｊ］．南京信息工程大学学报（自然科学版），２０１２，４（３）：２２０⁃２２５ＷＵＭｕｇｕｉ，ＪＩＡＮＧＣａｉｙｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉｎｈｕａ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉ⁃ｃａｔｉｏｎｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｕｓｉｎｇｃｒｏｓｓ⁃ｅｎｔｒｏｐｙｔｏ９６ｈｏｕｒｓｆｏｒｅｃａｓｔｏｆｈｅａｖｙｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｅｖｅｎｔｉｎｎｏｒｔｈｅｒｎＦｕｊｉａｎｐｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎ⁃ｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉ⁃ｔｉｏｎ），２０１２，４（３）：２２０⁃２２５［１４］㊀周迪，陈静，陈朝平，等．暴雨集合预报⁃观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究［Ｊ］．暴雨灾害，２０１５，３４（２）：９７⁃１０４ＺＨＯＵＤｉ，ＣＨＥＮＪｉｎｇ，ＣＨＥＮＣｈａｏｐｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｈｅａｖｙｒａｉｎｆａｌｌｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｅｎｓｅｍｂｌｅｆｏｒｅｃａｓｔｖｓ．ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅＳｉｃｈｕａｎｂａｓｉｎ［Ｊ］．ＴｏｒｒｅｎｔｉａｌＲａｉｎａｎｄＤｉｓ⁃ａｓｔｅｒｓ，２０１５，３４（２）：９７⁃１０４［１５］㊀李俊，杜钧，陈超君．降水偏差订正的频率（或面积）匹配方法介绍和分析［Ｊ］．气象，２０１４，４０（５）：５８０⁃５８８ＬＩＪｕｎ，ＤＵＪｕｎ，ＣＨＥＮＣｈａｏｊｕｎ．Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｔｏｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｒａｒｅａｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｐｐｌｉｅｄｔｏｐｒｅｃｉｐｉ⁃ｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｂｉａｓｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｎｔｈｌｙ，２０１４，４０（５）：５８０⁃５８８［１６］㊀郭达烽，陈翔翔，段明铿．预报⁃观测概率匹配法在降水预报业务中的应用［Ｊ］．中国农学通报，２０１７，３３（３２）：１００⁃１０７ＧＵＯＤａｆｅｎｇ，ＣＨＥＮＸｉａｎｇｘｉａｎｇ，ＤＵＡＮＭｉｎｇｋｅｎｇ．Ａｐｐｌｉ⁃ｃａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｍｅｔｈｏｄｏｆｆｏｒｅｃａｓｔ⁃ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＡｇｒｉ⁃ｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＢｕｌｌｅｔｉｎ，２０１７，３３（３２）：１００⁃１０７［１７］㊀赵琳娜，梁莉，王成鑫，等．基于贝叶斯模型平均的集合降水预报偏差订正［Ｃ］ʊ第２８届中国气象学会年０４２陈翔翔，等．降水预报⁃观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验．㊀ＣＨＥＮＸｉａｎｇｘｉａｎｇ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｏｒｅｃａｓｔ⁃ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｉｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｃｏｒｒｅｒｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｏｆＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ．会，Ｓ３灾害天气研究与预报．厦门，２０１１：１⁃１３ＺＨＡＯＬｉｎｎａ，ＬＩＡＮＧＬｉ，ＷＡＮＧＣｈｅｎｘｉｎ，ｅｔａｌ．Ｅｒｒｏｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｆｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｂａｓｅｄｏｎｂａｙｅｓｉａｎｍｏｄｅｌａｖｅｒａｇｅ［Ｃ］ʊ２８ｔｈＣｈｉｎａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇ．Ｓ３ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＦｏｒｅｃａｓｔｏｆＤｉｓ⁃ａｓｔｒｏｕｓＷｅａｔｈｅｒ．Ｘｉａｍｅｎ，２０１１：１⁃１３［１８］㊀梁莉，赵琳娜，巩远发，等．夏季淮河流域雨日降水概率的空间分布分析［Ｃ］ʊ中国水利学会．２０１０学术年会论文集（上册），２０１０ＬＩＡＮＧＬｉ，ＺＨＡＯＬｉｎｎａ，ＧＯＮＧＹｕａｎｆａ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓ⁃ｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｉｎＨｕａｉｈｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｉｎｓｕｍｍｅｒｒａｉｎｄａｙ［Ｃ］ʊＣｈｉｎｅｓｅＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｃｉｅｔｙ．Ｐａｐｅｒｓｏｆｔｈｅ２０１０ＡｎｎｕａｌＡｃａｄｅｍｉｃＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（Ｖｏｌｕｍｅ１），２０１０［１９］㊀ＨｕｓａｋＧＪ，ＭｉｃｈａｅｌｓｅｎＪ，ＦｕｎｋＣ．Ｕｓｅｏｆｔｈｅｇａｍｍａｄｉｓ⁃ｔｒｉｂｕｔｉｏｎｔｏｒｅｐｒｅｓｅｎｔｍｏｎｔｈｌｙｒａｉｎｆａｌｌｉｎＡｆｒｉｃａｆｏｒｄｒｏｕｇｈｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｍａｔｏｌｏｇｙ，２００７，２７（７）：９３５⁃９４４［２０］㊀ＨａｍｉｌｌＴＭ，ＣｏｌｕｃｃｉＳＪ．ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＥｔａ⁃ＲＳＭｅｎｓｅｍｂｌｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｓ［Ｊ］．ＭｏｎｔｈｌｙＷｅａｔｈｅｒＲｅｖｉｅｗ，１９９８，１２６（３）：７１１⁃７２４［２１］㊀ＷｏｏｌｈｉｓｅｒＤＡ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｄａｉｌｙｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ⁃ｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｐｒｏｂｌｅｍｓ［Ｍ］．ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓｉｎｔｈｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ＆ＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｌｏｎｄｏｎ：ＧｕｔｔｏｒｐＰＨａｌｓｔｅｄＰｒｅｓｓ，１９９２：７１⁃８９［２２］㊀王斌，付强，王敏．几种模拟逐日降水的分布函数比较分析［Ｊ］．数学的实践与认识，２０１１，４１（９）：１２８⁃１３３ＷＡＮＧＢｉｎ，ＦＵＱｉａｎｇ，ＷＡＮＧＭｉｎ．Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｒｅｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｓｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｄａｉｌｙｒａｉｎｆａｌｌ［Ｊ］．ＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓｉｎＰｒａｃｔｉｃｅａｎｄＴｈｅｏｒｙ，２０１１，４１（９）：１２８⁃１３３［２３］㊀吴洪宝，王盘兴，林开平．广西６㊁７月份若干日内最大日降水量的概率分布［Ｊ］．热带气象学报，２００４，２０（５）：５８６⁃５９２ＷＵＨｏｎｇｂａｏ，ＷＡＮＧＰａｎｘｉｎｇ，ＬＩＮＫａｉｐｉｎｇ．ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍａｘｉｍｕｍａｍｏｕｎｔｏｆｄａｉｌｙｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｃｅｒｔａｉｎｄａｙｓｉｎＪｕｎｅａｎｄＪｕｌｙｆｏｒＧｕａｎｇｘｉ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２００４，２０（５）：５８６⁃５９２Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｏｒｅｃａｓｔ⁃ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｉｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｃｏｒｒｅｒｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｏｆＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅＣＨＥＮＸｉａｎｇｘｉａｎｇ１㊀ＧＵＯＤａｆｅｎｇ１１ＪｉａｎｇｘｉＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＯｂｓｅｒｖａｔｏｒｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ㊀３３００００Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｎｕｍｅｒｉｃａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ，ｆｏｒｅｃａｓｔｄａｔａｆｒｏｍｔｈｅＥｕｒｏｐｅａｎＣｅｎｔｒｅｆｏｒＭｅｄｉｕｍ⁃ｒａｎｇｅＷｅａｔｈｅｒＦｏｒｅｃａｓｔｓ（ＥＣＭＷＦ）ａｎｄＪｉａｎｇｘｉｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｔａｔｉｏｎｓｗｅｒｅｕｓｅｄｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ．Ａｇａｍｍａｆｕｎｃｔｉｏｎｗａｓｕｓｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｏｂｓｅｒｖａ⁃ｔｉｏｎ．ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｔｅｓｔｅｄｆｏｒａｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｉｎＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｉｎ２０１７．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＥＣＭＷＦｆｏｒｅｃａｓｔ⁃ｏｂｓｅｒｖｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｌａｔｅｓｔｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｆｏｒｅｃａｓｔｓａｎｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｆｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇ，ａｎｄｕｐｄａｔｅｓｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｖａｌｕｅｓｏｆａｌｌｇｒａｄｅｓａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｄｊｕｓｔｍｅｎｔａｎｄｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｒｅｃｅｎｔｍｏｄｅｌ．ＩｔｉｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅＥＣＭＷＦ ｓｄａｉ⁃ｌｙ１２ｈｉｎｔｅｒｖａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｓｇｅｎｅｒａｌｌｙｌａｒｇｅｒｆｏｒｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ１０ｍｍａｎｄｂｅｌｏｗ，ａｎｄｓｍａｌｌｅｒｆｏｒｐｒｅｃｉｐｉ⁃ｔａｔｉｏｎ２５ｍｍａｎｄａｂｏｖｅ．ＴｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｔｈｅＪｉｕｊｉａｎｇａｒｅａａｌｏｎｇｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒａｎｄＪｉｎｇｄｅｚｈｅｎｉｓｃｌｏｓｅｔｏａｃｔｕａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｔｈｉｓｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｈｒｅａｔｓｃｏｒｅｏｆｌｉｇｈｔａｎｄｈｅａｖｙｒａｉｎ，ｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅＰＯｏｆｈｅａｖｙｒａｉｎ，ａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｓｉｔｓＰＯＤ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｈｅａｖｙｒａｉｎａｎｄｓｏｍｅｍｏｄｅｒａｔｅｒａｉｎｉｓｎｏｔｇｏｏｄ；ｈｅｎｃｅ，ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｓｈｏｕｌｄｂｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｉｎｐｒａｃｔｉｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔ；ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｔｃｈｉｎｇ；ｄｙｎａｍｉｃｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ１４２学报（自然科学版），２０２１，１３（２）：２３３⁃２４１ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２１，１３（２）：２３３⁃２４１。
暴雨气候特征和天气系统分析——以湘西州为例
的降水。暴雨日数统计用 1959-2010 年共计 52 a 的资料，形 ２．３ 暴雨日数日分析 统计历年来各月降暴雨次数最多的日
成暴雨过程的天气系统背景的统计与分析用 2004-2010 年共计 期， 给 出 表 2，5 月 26 日、6 月 22-23 日、7 月 8 日、12 日
7 a 的资料。
暴雨是我国大部分地区多发的一种灾害性天气，持续时 ２．１ 暴雨日数月分析 1959-2010 年，全州累计暴雨日数为
间长、强度大的暴雨常可造成洪涝灾害，给人民生命财产和 1 605 d（表 1），其中汛期 4-9 月暴雨日数为 1 515 d，占 社会经济带来损害 [1-4]。湘西州地处湖南省暴雨天气区上游， 出现总数的 94.4%。1 月和 12 月均未出现过暴雨，其余各月
和 8 月 4 日湘西州出现暴雨的概率大。
２ 湘西州暴雨气候特征分析
表 １ １９５９－２０１０ 年湘西州各月不同量级暴雨出现次数
（单位：次）
暴雨量级 50.0 ～ 99.9mm 100.0 ～ 199.9mm
＞ 200.0mm 总计
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
3
8
106
242
342
312
189
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表 ２ １９５９－２０１０ 年湘西州各月暴雨次数最多及次多的日期
10 月 57 1
58
11 月 21
21
宣汉县降水序列特征分析
作者简介易云凤(1990—),女,重庆人,工程师。
研究方向:气象综合业务。
收稿日期2021-01-08摘要本文采用宣汉县建站以来的降水数据,利用数理统计和趋势分析的方法分析了宣汉县降水特征。
结果表明:自1959年开始,宣汉县年降水量呈增加趋势,气候趋势倾向率为12.678mm/10a ,各年代际上没有一致的变化规律,空间分布总体呈东北多、西南少的趋势,年降水量中位数谷值集中在西北部、峰值集中在东北部和中部;暴雨出现频次年均4.7次,分布均匀,气候倾向率为0.1次/10a ,缓慢上升,出现在春季至秋季,7月最多,占近30%;大暴雨平均频次为5.0次/10a ,分布不均匀,近年来有增加趋势,7月最多,占比50%;暴雨中心位于宣汉县东北部的罗盘,其次是宣汉县西北部;伴有短时强降水的暴雨天气集中出现在凌晨至上午。
关键词降水;序列特征;四川宣汉中图分类号P468.0+24文献标识码A 文章编号1007-5739(2021)12-0201-03DOI :10.3969/j.issn.1007-5739.2021.12.080开放科学(资源服务)标识码(OSID ):宣汉县降水序列特征分析易云凤(宣汉县气象局,四川宣汉636150)宣汉县地处四川盆地大巴山南麓,海拔高差超过2000m ,县域内降水分布不均,城区历史最大降水量为1698mm ,最小降水量为865.9mm 。
降水对宣汉县农业生产和群众生活有着非常重要的影响。
一方面,宣汉县发展特色农业产品和旅游经济,降水对其影响较大;另一方面,宣汉县地势多变,属山地向丘陵过渡的地形,地质结构不稳定,由强降水引发的地质灾害频繁,给当地百姓造成了极大的经济损失。
宣汉县自1959年建站以来开始进行降水观测,已有60年降水观测资料;自1982年开始观测小时雨量,观测资料细致、完备,具备了开展降水特征研究的基本条件。
目前,针对宣汉县降水特征[1-2]的研究还很少,有必要对宣汉县降水序列特征进行分析,以期为宣汉县防灾减灾和降水预报提供帮助。
慈利县土地利用总体规划(2006-2020)
慈利县土地利用总体规划（2006-2020）慈利县人民政府2009年10月目录第一章规划背景 (7)第一节慈利县概况 (7)一、地理位置 (7)二、自然条件 (7)三、人口与经济发展概况 (8)第二节上轮规划实施评价 (8)一、上轮规划编制概况 (8)二、上轮规划实施情况 (9)三、上轮规划取得的成效 (9)四、上轮规划存在的问题 (9)第三节土地资源利用现状分析 (10)一、土地利用现状 (10)二、土地利用特点 (11)三、土地利用存在的主要问题 (12)第二章规划目标 (13)第一节规划指导思想 (13)第二节规划目标 (14)一、经济社会主要发展目标 (14)二、土地利用目标 (14)第三章优化土地利用结构与布局 (16)第三章优化土地利用结构与布局 (16)第一节合理调整土地利用结构 (16)一、稳步增加农用地 (16)二、合理增加建设用地 (18)三、适度开发未利用地 (19)第二节优化土地利用空间布局 (20)一、优先安排生态屏障用地 (20)二、优化农业用地布局 (20)三、优化城镇村建设用地布局 (22)第四章土地利用分区 (24)第一节土地用途分区................................ 错误！未定义书签。
一、基本农田保护区 (24)二、一般农地区 (25)四、城镇村建设用地区 (26)五、独立建设用地区 (27)六、风景旅游用地区 (28)七、生态环境安全控制区 (28)八、自然与文化遗产保护区 (29)第二节建设用地空间管制分区 (40)一、允许建设区 (41)二、有条件建设区 (41)三、限制建设区 (42)四、禁止建设区 (42)第五章加强耕地保护和基本农田建设 (29)第一节坚持严格的耕地保护制度 (29)一、严格落实耕地保护目标责任制 (29)二、严格控制非农业建设占用耕地 (30)三、切实落实补充耕地任务 (30)四、强化耕地质量建设 (31)第二节加强基本农田保护和建设 (31)一、落实基本农田保护目标 (31)二、加强基本农田建设 (32)三、严格落实基本农田保护制度 (32)第六章建设用地调控 (33)第一节建设用地节约集约利用 (33)一、加强控制建设用地总量 (33)二、强化新增建设用地管理 (33)三、盘活存量建设用地 (34)四、完善节约集约用地的市场机制 (35)第二节合理发展中心城区 (36)一、中心城区空间布局 (36)二、用地规模控制 (37)三、扩展边界 (37)四、中心城区空间管制 (37)第二节合理安排产业聚集区用地 (38)第三节规范整合农村居民点用地 (38)一、规划目标 (38)二、空间布局 (39)三、用地安排 (39)第四节有效保障基础设施用地 (39)二、交通用地 (40)三、水利设施用地 (40)第七章土地生态建设与环境保护 (44)第一节加强生态环境保护 (44)一、稳定生态用地 (44)二、实行清洁生产 (44)三、防止水土流失 (45)第二节积极开展土地生态环境建设 (45)一、构建良好的土地利用格局 (45)二、多途径安排生态建设用地，保障生态建设用地需求 (46)三、因地制宜改善土地生态环境 (46)四、加强生态环境治理 (46)第三节划分生态功能区 (47)一、北部中低山林茶果牧业生态经济区 (47)二、中北部丘岗粮油果蔬生态经济区 (48)三、中部中低山林烟疏牧业经济区 (48)四、中南部丘岗河谷粮油果麻及工业生态经济区 (49)五、西南部中低山林药牧及矿业生态经济区 (49)六、东南部丘岗粮油果渔业生态经济区 (50)第八章土地整理复垦开发 (50)第一节土地整理 (50)一、农用地整理 (50)二、农村居民点整理 (52)第二节、土地复垦 (53)一、土地复垦潜力 (53)二、土地复垦新增耕地目标 (53)第三节土地开发 (53)一、土地开发潜力 (53)二、土地开发新增耕地目标 (54)第八章乡（镇）土地利用 (54)第九章近期规划 (56)第一节近期规划原则 (56)第三节近期土地利用目标 (56)第四节近期土地利用重点 (57)第十章规划实施措施 (58)第一节法律行政措施 (58)一、强化政府土地管理职能和土地法制建设 (58)二、逐步建立政府领导规划实施目标管理责任制 (58)三、健全并强化土地利用规划实施监督检查制度 (58)四、加强城乡结合部土地利用管理，严格执行土地用途管制......... 错误！未定义书签。
气象资料总结报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在对气象资料进行总结和分析，全面回顾过去一段时间内气象工作的成果和不足，为今后气象工作的开展提供参考和借鉴。
报告内容主要包括：气象观测数据汇总、气象灾害情况分析、气象服务效果评估、存在问题及改进措施等方面。
二、气象观测数据汇总1. 观测站点及观测项目在过去一段时间内，我国共设有X个气象观测站点，主要观测项目包括：气温、降水、风速、风向、气压、湿度等。
2. 气象观测数据特点（1）气温：整体呈现波动上升的趋势，夏季高温天气持续时间较长，冬季低温天气较少。
（2）降水：降水量分布不均，部分地区降水量较大，部分地区降水量较少。
（3）风速：风速整体呈现波动上升的趋势，部分地区风速较大，部分地区风速较小。
（4）风向：风向变化较大，无明显规律。
三、气象灾害情况分析1. 气象灾害类型在过去一段时间内，我国共发生X起气象灾害，主要包括：洪涝、干旱、台风、暴雨、冰雹、寒潮等。
2. 气象灾害特点（1）洪涝灾害：主要发生在夏季，受强降水影响，部分地区发生严重洪涝灾害。
（2）干旱灾害：主要发生在春季和秋季，受干旱影响，部分地区农作物受灾严重。
（3）台风灾害：主要发生在夏季，台风登陆我国后，部分地区发生严重灾害。
（4）暴雨灾害：主要发生在夏季，暴雨导致城市内涝、山区泥石流等灾害。
四、气象服务效果评估1. 气象预报准确率过去一段时间内，我国气象预报准确率达到X%，较去年同期有所提高。
2. 气象预警发布及时性在气象灾害发生前，我国气象部门及时发布了预警信息，为防灾减灾提供了有力支持。
3. 气象服务满意度通过问卷调查和电话回访，气象服务满意度达到X%，较去年同期有所提高。
五、存在问题及改进措施1. 存在问题（1）气象观测数据质量有待提高。
（2）气象预报预警能力有待加强。
（3）气象服务针对性有待提高。
2. 改进措施（1）加强气象观测设备维护，提高观测数据质量。
（2）加大气象预报预警技术研发投入，提高预报预警准确率。
杭州气象文字报告内容摘要
杭州气象文字报告内容摘要一、介绍杭州市位于中国东南沿海地区，是浙江省省会，也是国家历史文化名城。
由于得天独厚的地理优势和温暖湿润的气候，杭州被誉为“人间天堂”，每年吸引大量游客前来观赏美丽的自然风光。
二、气候特点杭州属于亚热带季风气候，四季分明，温暖湿润。
夏季炎热和潮湿，冬季相对较冷。
杭州的降雨集中在夏季，尤以6月至8月为盛。
三、近期天气情况1. 温度近期杭州的气温整体较为适宜。
白天最高温度在25-30摄氏度之间，夜间最低温度在20-25摄氏度之间。
晨起需要注意室外温度的变化，早晚温差较大。
2. 降雨近期杭州的降雨情况较为平稳。
每天都有小到中等程度的降雨，但不会对出行造成太大的影响。
需注意携带雨伞出门，避免淋湿。
3. 风力近期杭州的风力较弱，多为微风和轻风。
气流相对较稳定，出行时不会受到太大的干扰。
4. 大气质量近期杭州的大气质量整体较好，空气清新。
但在早晚的高峰时段，需避开交通繁忙路段，注意呼吸道健康。
四、未来天气预报1. 温度未来一周杭州的气温将持续适中，总体保持在25-30摄氏度之间。
尽管有时会有一些局部高温天气，但整体来说还是比较舒适的。
2. 降雨未来一周杭州的降雨情况较为分散，大部分时间为多云天气，偶有小到中等程度的降雨。
需要注意防备局部雷雨天气，尤其是下午时段。
3. 风力未来一周杭州的风力仍然较弱，以微风和轻风为主。
出行时不需过多考虑风力因素。
4. 气象提示未来一周杭州的气象条件较为适宜，但仍需注意防晒和及时补水。
出行时请根据天气实际情况穿戴合适的衣物，并合理安排行程。
以上是本次杭州气象文字报告的内容摘要。
杭州的气候特点、近期天气情况以及未来天气预报都得到了详细介绍。
希望对大家了解杭州的气象情况有所帮助，祝大家在杭州的旅途愉快！。
1961—2020年宜昌市风速变化特征研究
1961—2020年宜昌市风速变化特征研究作者：龚玺徐金阁来源：《安徽农业科学》2024年第07期摘要利用宜昌市1961—2020年逐日2 min平均风速资料，采用气候倾向法、MannKendall 检验法和小波分析法，从不同时间尺度分析平均风速的变化趋势、突变和周期特征，揭示三峡局部地区长时间序列风速变化规律。
结果表明：近60年来宜昌市年平均风速有增大的趋势，递增率为0.084 m/（s·10 a）；四季平均风速均呈略增大趋势，四季气候倾向率相近。
8月平均风速增大最快，6月平均风速增大最慢。
MannKendall突变检验分析得出宜昌市年平均风速在1971、1996和2013年发生突变。
小波分析结果表明，年平均风速变化有周期性规律，其第一主周期为32年。
关键词风速；变化特征；气候倾向；MannKendall检验；小波分析；宜昌市中图分类号S162 文献标识码A 文章编号05176611（2024）07020504doi：10.3969/j.issn.05176611.2024.07.048Study on the Change Characteristics of Wind Speed in Yichang City from 1961 to 2020GONG Xi1，XU Jin-ge2（1.National Meteorological Information Center， Beijing 100081;2.China Energy Construction Group Hunan Electric Power Design Institute Co.， Ltd.， Changsha， Hunan 410007）AbstractUsing the daily 2-minute average wind speed data from 1961 to 2020 in Yichang City，the climate tendency method， Mann-Kendall test method and wavelet analysis method were used to analyze the change trend， mutation， and periodic characteristics of average wind speed at different time scales， revealing the long-term wind speed variation patterns in the local area of the Three Gorges area.The results showed that the annual mean wind speed in Yichang City had increased in recent 60 years with a decreasing rate of 0.084 m/（s·10 a）， and the four seasons mean wind speed had a slightly increasing trend with a similar climate tendency rate. The increase of average wind speed was the fastest in August and the slowest in June. The Mann-Kendall mutation test showed that the annual mean wind speed in Yichang City had a sudden change in 1971，1996 and 2013. Wavelet analysis showed that the annual mean wind speed changes periodically， and the first main period of the annual mean wind speed change was 32 years.Key wordsWind speed;Change characteristic;Climate tendency;Mann-Kendall test;Wavelet analysis;Yichang City长江三峡工程是世界上最大的水利枢纽之一，它建成后对国民经济产生巨大效益，同时也对局地的天气气候产生了影响。
新晃天气_精品文档
新晃天气新晃是湖南省怀化市下辖的一个县级市，位于湖南省西南部，地理位置十分优越。
新晃的天气以亚热带季风气候为主，四季分明，温暖湿润。
下面将为读者介绍新晃天气的特点和变化。
一、春季天气新晃的春季通常从三月开始，持续到五月底。
春季天气温和宜人，气温逐渐回升，但仍然有些寒意。
春季的日间气温在15℃至25℃之间，夜间气温在5℃至15℃之间。
春季降水量适中，多为阵雨或雷阵雨。
此时期大雨多见，较为湿润。
春季风向主要是东南风，带来了湿润的气流。
春季的新晃，阳光明媚，花草繁茂。
各种花卉开放，给人一种清新的感觉。
正是因为气候宜人，春季成为了新晃旅游的黄金季节之一。
二、夏季天气新晃的夏季通常从六月开始，一直持续到九月底。
夏季是新晃最热的季节，气温较高，湿度较大，天气闷热。
白天最高气温可达35℃，夜间最低气温也在25℃左右。
夏季降水较为丰富，经常出现雷阵雨或者短暂的暴雨。
由于气温高，雨后的湿度很大，人们常感到闷热。
夏季新晃的绿色植被茂盛，湖水清澈见底，非常适合游泳和水上活动。
新晃的夏季也是当地举办各种水上娱乐活动的最佳时间。
三、秋季天气新晃的秋季从十月开始，一直持续到十二月底。
秋季气温逐渐下降，白天温暖宜人，夜晚较为凉爽。
秋季白天的最高气温在20℃至28℃之间，夜晚的最低气温在10℃至20℃之间。
秋季的新晃较为干燥，降水量相对较少。
阳光温和，天空湛蓝，秋高气爽，是人们出游的好时机。
此时，新晃的大街小巷都变得极美，它是人们摄影的最佳景点。
同时，秋季也是当地农作物丰收的季节，人们通过丰收节庆祝农民的辛勤劳动，形成了独特的风俗文化。
四、冬季天气新晃的冬季通常从一月开始，持续到二月底。
冬季的新晃寒冷而干燥，气温较低。
白天的最高气温在5℃至12℃之间，夜晚的最低气温在-5℃至5℃之间。
冬季的新晃很少有降雨，偶尔会有小雪或冻雨。
风向主要是北风，吹来了寒冷的气流。
冬季是新晃的旅游淡季，但如果您喜欢寂静的冬日，新晃也是一个不错的选择。
2022年延安市气候影响评价
农业灾害研究 2023,13(12)2022年延安市气候影响评价贺芬芬1,2，杨爱琴1,2，贺 新2，刘志超21.延安市气象灾害应急指挥部办公室，陕西延安 716000；2.延安市气象局，陕西延安 716000摘要 利用2022年延安市国家气象观测站常规观测资料，以及2021年及历年(1991—2020年)数据对2022年气候影响进行分析。
结果表明，2022年延安市全年平均气温较常年偏高、平均年降水量较常年偏多、日照时数较常年偏少，全年遭遇了5次寒潮天气过程，3次低温霜冻天气过程，5次大的降雹过程，还出现了阶段性高温、干旱、洪涝等灾害性天气过程。
综合气象条件，对农业生产利大于弊。
关键词 气候特征；影响评价；延安市中图分类号：P467 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)12–0185-03延安市属高原大陆性季风气候，北部属半干旱地区，南部属半湿润地区，四季分明，光照充足，昼夜温差大[1]。
年平均气温为7.7~10.6 ℃，年平均降水量在500 mm 左右，年平均日照时数为 2 300~2 700 h [2]。
干旱、冰雹、大风、暴雨、洪涝、寒潮等气象灾害频发，对社会经济发展、工农牧业生产和生态环境等造成重大影响[3]。
基于此，利用2022年延安市国家气象观测站常规观测资料，以及2021年及历年(1991—2020年) 数据进行分析，旨在加强气候分析，对防范突发性天气气候事件等可能带来的人员伤亡、重大财产损失和社会影响具有重要意义。
1 基本气候概况1.1 气温2022年延安市年平均气温为10.4 ℃，较历史同期偏高1.4 ℃，属偏高年份。
各县(区、市)年平均气温为9.1~11.7 ℃，较历史同期均偏高，偏高0.7~1.9 ℃。
2022年逐月平均气温与历年平均比较情况见图1。
气温/℃图1 2022年逐月平均气温与历年平均比较冬季(2021年12月至2022年2月)平均气温为-3.2 ℃，较历史同期偏高 0.7 ℃，较上年偏高0.1 ℃。
降水现象仪观测规范(试行)
附件1降水现象仪观测规范（试行）中国气象局综合观测司2017年5月降水现象仪观测规范分为六章，包括：总则、结构与原理、安装与调试、设备校准、日常工作、数据文件等。
编写组依据《气象仪器和观测方法指南》（第七版）、《地面气象观测规范》（2003年）、《降水现象仪功能规格需求书（试行版）》、《地面气象观测场规范化图册》等相关技术文件，在总结降水现象观测自动化试点工作经验基础上编写完成。
本规范主要适用于以雨滴谱测量原理的观测设备开展降水现象的自动观测业务，今后随着观测业务的发展，可在此基础上修订。
本规范由中国气象局综合观测司组织编写，主要编写人员有：张鑫、李颖冲、李斐斐、伍永学、宋树礼、郭义涛、邵楠、雷勇。
中国气象局综合观测司二〇一七年五月前言 (I)目录 (II)第1章总则 (4)1.1 目的和适用范围 (4)1.2观测场地 (4)1.3仪器布设 (4)1.4 时制和日界 (5)1.5 传感器要求 (5)第2章结构与原理 (5)2.1结构 (5)2.1.1降水现象传感器 (6)2.1.2数据采集单元 (6)2.1.3供电控制单元 (6)2.1.4附件 (6)2.2 原理 (6)2.3 技术性能 (7)第3章安装与调试 (7)3.1安装高度与方向 (7)3.2线路连接 (7)3.3 安装基础 (7)3.4 防雷要求 (8)3.5 调试与维护 (8)3.5.1调试 (8)3.5.2维护 (9)第4章设备校准 (11)4.1校准设备 (11)4.2校准环境条件 (12)4.3校准点 (12)4.4校准流程 (12)4.4.1外观检查 (12)4.4.2降水粒子直径和下降速度校准 (12)4.5校准周期 (13)第5章日常工作 (13)第6章数据文件 (14)6.1分钟降水现象数据文件 (14)6.1.1文件名 (14)6.1.2文件形成 (14)6.1.3文件内容 (15)6.2分钟降水现象状态信息文件 (16)6.2.1文件名 (16)6.2.2文件形成 (17)6.2.3文件内容 (17)6.3雨滴谱数据文件 (19)6.3.1文件名 (19)6.3.2文件形成 (19)6.3.3文件内容 (20)第1章总则天气现象观测是地面气象观测的主要项目之一，降水现象是天气现象的重要组成部分，利用雨滴谱测量原理的光学观测设备开展降水现象观测和雨滴图谱观测，能够有效提高降水现象观测自动化程度，减轻观测人员工作量，为气象预报和服务提供更多有价值的气象信息。
湖南郴州天气
湖南郴州天气湖南郴州位于中国南部，一年四季气候温和，属亚热带季风气候。
受地理位置和气候影响，郴州的天气变化多样，有时会出现较大的气温差异和降水量。
在这篇文章中，我们将探讨郴州四季的天气特点以及对人们生活的影响。
春季（3月至5月）在春季，郴州的天气开始逐渐回暖，气温逐渐升高。
春天的白天气温平均在10摄氏度至25摄氏度之间，夜晚温度稍低。
春季也是郴州的降雨季节，多数时候会有阵雨和雷雨。
这些降雨有助于植物生长，使郴州的春天充满生机。
夏季（6月至8月）郴州的夏季炎热潮湿，平均气温在25摄氏度至35摄氏度之间。
郴州夏季的湿度很高，使人感到闷热。
夏季也是降雨较多的季节，经常会有雷雨和暴雨。
郴州的夏季降雨量较大，有时会造成洪涝灾害。
由于高温和湿度，夏季在郴州需要注意防晒和保持水分补充。
秋季（9月至11月）秋季是郴州的金秋时节，天空湛蓝，气温适宜。
郴州的秋天平均气温在15摄氏度至25摄氏度之间，是郴州最宜人的季节之一。
虽然秋季气温较高，但降雨较少，郴州的秋天经常是晴朗干燥的。
这种宜人的天气吸引了许多游客前来欣赏郴州丰收的田野和美丽的自然景观。
冬季（12月至2月）郴州的冬季气温较低，平均气温在5摄氏度至15摄氏度之间。
偶尔会有寒潮来袭，使得郴州的冬天更加寒冷。
尽管如此，郴州的冬季仍然较温暖，很少出现零下温度。
郴州的冬天降雨量相对较少，大部分时间为干燥的天气。
冬季是郴州一年中降雨最少的季节之一。
郴州的天气不仅对当地居民的生活产生影响，也对农业和旅游业有着重要意义。
不同季节的天气条件使得郴州的农作物和植物多样化，种植面积广阔。
气候适宜的春季和秋季是郴州农业的主要收获季节，农民们会在这两个季节忙着收割庄稼和准备新的种植。
郴州也因其秀美的自然风光而吸引了大量的旅游者，不同季节的气候特点给郴州旅游业带来了每年不同的旅游旺季。
总结一下，湖南郴州的天气呈现为四季分明，气温适宜，降雨充足，尽管夏季湿度较高，但整体来说，郴州的气候条件是宜居的。
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慈利气象专题报告：前期降雨量概况及近期强
一、前期降雨量概况
2020年1月1日至7月4日慈利降雨量为1276.9毫米，较历年725.5毫米偏多551.4毫米（距平76%）；今年6月1日至7月4日为747.2毫米，较常年219.1毫米偏多528.1毫米（距平241%），在历年中居第1位。
2020年7月3日20时至4日20时，全县普降大雨，局部暴雨，其中大雨27站，暴雨7站。
最大降雨量出现在洞溪为84.3mm，最大小时雨强也在该站为33.7mm（4日04～05时）。
二、近期强降水趋势预报
根据最新气象资料综合分析，未来一周我县处于副高边缘，为强降雨集中期，累计雨量大。
5～6日副高东退，受西南急流切变影响，我县有中到大雨，局部暴雨；7～9日有大到暴雨，局部大暴雨；10～11日雨势逐步减小。
具体预报如下：
5日白天：中到大雨，局地暴雨，东北风2～3级，气温23～28℃；
5日20时～6日20时：中到大雨，局部暴雨，偏南风2～3级，气温23～27℃；
6日20时～7日20时：暴雨，局部大暴雨，东北风2～3级，气温23～26℃；
8日：大到暴雨，东北风2～3级，气温23～26℃；
9日：中到大雨，局部暴雨，东北风2～3级，气温23～28℃；
10～11日：中雨转小雨，偏南风2～3级，气温24～30℃。
三、气象建议
1、前期降水偏多，土壤含水量大，本轮强降水持续时间较长，需防范局地山洪、中小河流洪水、崩塌、滑坡等地质灾害，以及城乡内涝。
2、注意防范道路湿滑、积水造成的危害，以及局地山洪给农作物、农用设施带来损害。
3、未来一周我县处于副高边缘，强降雨落区具有很强的不稳定性，我局将加强监测分析，及时发布最新的预报预警消息。
2020 年 7 月 5 日
（非正式文本，仅供参考。
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